在2026年非洲矿业投资大会于开普敦国际会议中心举行的最后一天小组讨论中，专家们一致认为，尽管人工智能、神经网络和深度学习等技术在矿产勘探中扮演着关键角色，但人类的实地经验仍然不可或缺。

Falcon Metal Resources Africa首席勘探官Khumoetsile Dikupa表示：“数据是核心要素，即便我们依赖人工智能进行矿产勘探。我们需要更多标准化数据输入系统，并依赖实地工作者的贡献。我们目前使用人工智能处理约40%的任务，60%依靠实地工作和经验积累。我们常存疑问：人工智能提供的建议，在实际地面环境中是否准确？”他指出，人工智能已协助公司成功识别并界定了一个金伯利岩筒，显示出积极前景。

Dikupa强调，人工智能与实地经验的整合能显著提升勘探效率。他解释道：“必须实现实地工作与人工智能的持续结合。经验能为人工智能提供智能指导，而人工智能在处理不确定性和降低风险方面至关重要。”这种协同作用在矿产勘探中尤为有效。

Ans Exploration Group首席执行官Christopher Schmidt指出：“行业内部仍在讨论人工智能与地质学家的关系，我们需要超越这一分歧。”他认为两者都是必需的：人工智能可用于处理卫星等多源数据以识别目标，随后获取勘探许可证（这一过程可能耗时一年以上），再部署地质学家进行样本收集和分析。他的公司在埃塞俄比亚设有实验室，结果通过平板电脑快速反馈给现场人员，以优化勘探区域选择。Schmidt重申：“我们仍然需要地质学家在实地工作！”但人工智能能帮助他们保持专注。

Botswana Diamonds董事总经理James Campbell补充道：“从勘探角度，人工智能在目标定位中发挥重要作用，它能缩短流程，但必须与人类经验结合。”对于小型矿企，人工智能还可作为资本降风险工具，帮助投资者评估数据以识别最佳前景，节省勘探费用。他解释说，在实地工作前，人工智能有助于收集和分析可用数据，但模型质量取决于输入数据，需要持续更新。Campbell警告：“我们不能低估对新地质模型的思考，或认为人工智能总能给出最优结果。我们必须与学术地质学家合作，开发新的地质模型。”这强调了在矿产勘探中，人工智能与地质学家的协同不可或缺。